Modalités de reconfigurabilité dans une porte inverseuse analogique. une topologie d'onduleur analogique améliorée par Memristor. b Modification des états résistifs des memristors RUP, Le RDN dans l'onduleur de manière à maintenir leur somme (le long de la ligne bleue) ou leur rapport (le long de la ligne rouge) constant offre une flexibilité dans le contrôle des caractéristiques de transfert de l'onduleur. La modalité à somme constante permet un contrôle indépendant de la hauteur du plateau de la caractéristique de transfert tandis que la modalité à rapport constant permet un contrôle indépendant de la largeur du plateau (voir Fig. 4 supplémentaire). Les croix codées par couleur correspondent au RUP, Configurations RDN utilisées dans les résultats de c (voir le tableau supplémentaire 2 pour plus de détails). c Quatre exemples mesurés de caractéristiques de transfert d'onduleurs analogiques correspondant aux cas où RUP et RDN sont tous deux élevés (HH), haut et bas (HL), bas et haut (LH) et les deux bas (LL), respectivement. La tension d'entrée mesurée pendant l'essai HH est indiquée en vert comme Vin (similaire pour tous les essais). Notez la modulation indépendante de la largeur et de l'altitude du plateau par la somme et le rapport entre RUP, RDN. Crédit: Communication Nature (2018). DOI :10.1038/s41467-018-04624-8
Une équipe de l'Université de Southampton a inventé une nouvelle façon de concevoir des systèmes électroniques qui intègre le meilleur des paradigmes analogiques et numériques.
L'approche combine la puissance de calcul de l'analogique avec les avantages énergétiques des technologies numériques. Ce nouveau modèle modifie la façon de penser actuelle et est destiné à façonner la prochaine génération d'électronique.
L'étude, intitulé « Informatique reconfigurable numérique-analogique fusionnée de manière transparente à l'aide de memristors, " a été publié dans Communication Nature . Il a révélé comment la fusion de la pensée analogique et numérique peut être réalisée en combinant l'électronique numérique standard, telle qu'on la trouve dans chaque ordinateur et téléphone mobile aujourd'hui, avec la technologie émergente rapide des dispositifs analogiques à memristor.
Cette puissante combinaison est un tremplin important vers la prochaine génération d'ultra-basse puissance, autonomie élevée et électronique adaptable.
Dr Alexantrou Serbe, auteur principal de l'article de l'Université de Southampton, a déclaré :« Au cours des cinq dernières décennies, nous avons traité des signaux numériques et calculé à l'aide de techniques numériques, qui nous a emmenés très loin.
"Toutefois, si nous voulons vraiment calculer aux limites de l'efficacité énergétique, que les lois de la physique permettent, il semblerait impératif que nous devions évoluer vers des techniques de calcul analogiques tout en étant beaucoup plus avertis sur la façon de mélanger les signaux analogiques et numériques pour un effet maximal."
Ce travail s'appuie sur les développements antérieurs des technologies memristives entrepris à l'Université de Southampton. Cela comprenait la démonstration d'une nouvelle technologie memristor qui peut contenir des quantités de données sans précédent par appareil, près de quatre fois plus que précédemment rapporté.
Professeur Thémis Prodromakis, Chef du groupe de recherche sur les matériaux et dispositifs électroniques au Zepler Institute de Southampton, a déclaré : « Memristors a suscité beaucoup d'intérêt en tant que technologie de mémoire de nouvelle génération en étant plus petit, plus économe en énergie et pourtant capable de prendre en charge plus d'états de mémoire par rapport aux technologies existantes qui sont couramment utilisées dans nos smartphones et ordinateurs.
"Notre groupe a travaillé sans relâche dans ce sens avec le soutien d'EPSRC, contribuer à démontrer des technologies plus matures et plus fiables et à améliorer leurs performances.
"Nous bientôt, cependant, réalisé qu'il y a beaucoup plus à gagner en employant cette technologie au-delà de ses applications de mémoire évidentes et ont déjà démontré comment les memristors peuvent être utilisés pour émuler l'apprentissage biologique.
La capacité d'emballer de grandes quantités de mémoire à moindre coût est un tremplin essentiel vers une nouvelle génération d'électronique. Traditionnellement, le traitement des données en électronique s'est appuyé sur des circuits intégrés (puces) comportant un grand nombre de transistors - des commutateurs microscopiques qui contrôlent le flux de courant électrique en l'allumant ou en l'éteignant.
Dans ce concept basé sur les commutateurs, la mémoire est une ressource coûteuse utilisée avec le moins de parcimonie possible. Jusqu'à maintenant, des améliorations de performances ont été obtenues en réduisant la taille des transistors et en en emballant davantage dans chaque micropuce. Cependant, avec des transistors atteignant maintenant leurs limites d'échelle physique, d'autres améliorations utilisant les anciennes techniques deviennent de plus en plus difficiles.
Un impact direct de cette recherche sur les technologies modernes pourrait être la création de matériel d'intelligence artificielle (IA) ultra-efficace. L'IA par nature se prête à la mise en œuvre analogique du calcul beaucoup plus facilement qu'aux techniques numériques actuelles utilisées dans nos smartphones et le cloud.
Les économies d'énergie et les gains de performances prévus grâce à l'utilisation de memristors, les puces analogiques suggèrent que cette recherche pourrait un jour conduire à un matériel qui présente une véritable intelligence sans l'aide d'un superordinateur dans le cloud, et tient pourtant dans la paume de la main.
La prolifération d'agents intelligents qui en résulte est capable de perturber tous les niveaux de l'activité sociale et économique et de changer fondamentalement l'environnement quotidien avec lequel nous interagissons.
